1、两 个不同类型函数做具体分析然后对其参数惯性权值加速因子 测试。分别对其利用单因子方差分析法说明不同参数水平对算法速率性能的影 响。并且通过公式计算准确判断参数对算法影响。最后说明粒子群优化算法在实 际中的应用以及对未来展望最后总结了算法的优缺点附录里面附有测试程序 和测试函数。 届信息与计算科学专业毕业设计 基本粒子群算法 粒子群算法思想的起源 粒子群优化算法是和受 人工生命研究结果的启发通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的 种基于群体智能的全局随机搜索算法年国际神经网络学术会议发表 了题为模型和仿真算法主要对的模型进行了修正以使粒 子飞向解空间并在最好解处降落。在他的书中描述了粒子群算法思想的 起源。自世纪年代以来社会心理学的。

2、较如果 则用替 根据公式更新粒子的速度和位置 如果满足结束条件误差足够好或到达最大循环次数退出否则返回。任侃粒子群优化算法及其参数设置 图算法流程图 特点 式中第部分可理解为粒子先前的速度或惯性第部份可理解为粒子 的认知行为表示粒子本身的思考能力第部分可理解为粒子的社会行 为表示粒子之间的信息共享与相互合作。公式表示了粒子在求解空间中 由于相互影响导致的运动位置调整。整个求解过程中惯性权重加速因子和 和最大速度共同维护粒子对全局和局部搜索能力的平衡。 输出结果 根据方程对粒子的位置进行进化 根据方程对粒子的速度进行进化 求出整个群体的全局最优值 求出每个粒子的个体最优 计算每个粒子的适应值 初始化每个粒子的速度和位置 是否满足。

3、化算法 的原理特点参数设置与应用等方面进行全面综述重点利用单因子方 差分析方法分析了粒群优化算法中的惯性权值加速因子的设置对算法 基本性能的影响给出算法中的经验参数设置。最后对其未来的研究提出 了些建议及研究方向的展望。 关键词粒子群优化算法参数方差分析最优解 届信息与计算科学专业毕业设计 任侃粒子群优化算法及其参数设置 目录 摘要 引言 研究背景和课题意义 参数的影响 应用领域 电子资源 主要工作 基本粒子群算法 粒子群算法思想的起源 算法原理 基本粒子群算法流程。

4、有将信息给其他的粒子这使 得整个搜索更新过程跟随当前解。 带惯性权重的粒子群算法 探索是偏离原来的寻优轨迹去寻找个更好的解探索能力是个算法的全 局搜索能力。开发是利用个好的解继续原来的寻优轨迹去搜索更好的解它 是算法的局部搜索能力。如何确定局部搜索能力和全局搜索能力的比例对个 问题的求解过程很重要。年提出了带有惯性权重的改进粒子群 算法。其进化过程为   在式中第部分表示粒子先前的速度用于保证算法的全局收敛性能 第二部分第三部分则是使算法具有局部收敛能力。可以看出式中惯性 权重表示在多大程度上保留原来的速度。较大全局收敛能力强局部收敛 能力弱较小局部收敛能力强全局收敛能力弱。 当时式与式完全样表明带惯性权重的粒子群算法是基。

5、性权值加速因子对算法整体性能的影响效果并提出了参数设置的 指导原则给出了关键参数设置为算法的推广与改进提供了思路。 参数的影响 标准粒子群算法中主要的参数变量为惯性权值加速因子 本文重点对参数做数据统计实验。包括不变的情况下通过 变化找出加速因子对算法的影响。还有保持不变对分别取不同值分析 其对算法结果影响。任侃粒子群优化算法及其参数设置 应用领域 近年来快速发展在众多领域得到了广泛应用。本文将应用研究分典型 理论问题研究和实际工业应用两大类。典型理论问题包括组合优化约束优化 多目标优化动态系统优化等。 实际工业应用有电力系统滤波器设计自动控制数据聚类模式识别与图 像处理化工机械通信机器人经济生物信息医学任务分配 等等。 电子资源 身。

6、结束条件 是 否 开始届信息与计算科学专业毕业设计 粒子群优化算法初期其解群随进化代数表现了更强的随机性正是由于 其产生了下代解群的较大的随机性以及每代所有解的信息的共享性和各 个解的自我素质的提高。 的个优势就是采用实数编码不需要像遗传算法样采用二进制编 码或者采用针对实数的遗传操作。例如对于问题求解粒子可 以直接编码为而适应度函数就是。 粒子具有记忆的特性它们通过自我学习和向他人 学习使其下代解有针对性的从先辈那里继承更多的信息从而能在较短 的时间内找到最优解。 与遗传算法相比粒子群优化算法的信息共享机制是很不同的在遗传算法 中染色体互相共享信息所以整个种群的移动是比较均匀的向最优区域移动在 粒子群优化算法中信息流动是单向的即只。

7、发展揭示我们都是鱼群或鸟群聚集 行为的遵循者。在人们的不断交互过程中由于相互的影响和模仿他们总会变 得更相似结果就形成了规范和文明。人类的自然行为和鱼群及鸟群并不类似 而人类在高维认知空间中的思维轨迹却与之非常类似。思维背后的社会现象远比 鱼群和鸟群聚集过程中的优美动作复杂的多首先思维发生在信念空间其维 数远远高于其次当两种思想在认知空间会聚于同点时我们称其致而 不是发生冲突。 算法原理 从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。中每个优化问题的 潜在解都是搜索空间中的只鸟称之为粒子。所有的粒子都有个由被优化的 函数决定的适值每个粒子还有个速度决定它们飞翔的方向和距 离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。 初始化为群随机粒子随机解然后通过。

8、迭代找到最优解。在每次 迭代中粒子通过跟踪两个极值来更新自己第个就是粒子本身所找到的最优 解这个解称为个体极值另个极值是整个种群目前找到的最优解这个极值 是全局极值。另外也可以不用整个种群而只是用其中部分作为粒子的邻居那 么在所有邻居中的极值就是局部极值。 假设在个维的目标搜索空间中有个粒子组成个群落其中第个粒 子表示为个维的向量 。 第个粒子的飞行速度也是个维的向量记为 。 第个粒子迄今为止搜索到的最优位置称为个体极值记为 。 整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为全局极值记为 届信息与计算科学专业毕业设计 在找到这两个最优值时粒子根据如下的公式和来更新自己的速度和位 置   其中和为。

9、物系统社会 系统。也可称做群智能。这些模拟系统利用局部信息从而 可能产生不可预测的群体行为。 粒子群优化算法也是起源对简单社会系统的模拟。最初设想是模拟鸟 群觅食的过程。但后来发现是种很好的优化工具。 优化是科学研究工程技术和经济管理等领域的重要研究课题。粒子群优化 算法简称是由和通过对鸟群鱼群和人类社会些行为的 观察研究于年提出的种新颖的进化算法。虽然算法发展迅速并取得了 可观的研究成果但其理论基础仍相对薄弱尤其是算法基本模型中的参数设置和 优化问题还缺乏成熟的理论论证和研究。鉴于的发展历史尚短它在理论基础 与应用推广上都还存在些缺陷有待解决。本文通过对算法的步骤的归纳 特点的分析利用统计中的方差分析通过抽样实验方法论证了该算法中关键 参数因子惯。

10、处信息和网络时代的我们是幸运的丰富的电子资源能让我们受益匪浅。 如果想较快地对有个比较全面的了解借助网络空间的电子资源无疑是不二 之选。对些初学者而言哪里能下载得到的源程序是他们很关心的话题 即使对些资深的读者为了验证自己提出的新算法或改进算法如果能找到高 级别国际期刊或会议上最近提出的算法源程序那也是事半功倍的美事。这里介 绍当今研究领域较有影响的个网址 博士的主页 该主页主要介绍博士带领的研究小组的研究成果。除了从中 可以得到他们近几年公开发表的相关文献和源代码还可以下载些未公开发表 的文章。这些未公开发表的文章往往是博士的些设想而且在不断 更新如 等等对研究人员很有启发。 主要工作 论文内容介绍了基本粒子群算法用实现标准粒子群算法算法对。

11、本 粒子群算法的扩展。实验结果表明在之间时算法有更快的收届信息与计算科学专业毕业设计 毕业论文 题目粒子群算法及其参数设置 专业信息与计算科学 班级计算 学号 学生 指导教师徐小平 年 任侃粒子群优化算法及其参数设置 粒子群优化算法及其参数设置 专业信息与计算科学 学生 指导教师徐小平 摘要 粒子群优化是种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法粒子 群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局 最优点。它具有易理解易实现全局搜索能力强等特点倍受科学与工 程领域的广泛关注已经成为发展最快的智能优化算法之。论文介绍了 粒子群优化算法的基本原理分析了其特点。论文中围绕粒子群优。

12、学习因子也称加速常数和为 范围内的均匀随机数。式右边由三部分组成第部分为惯性或 动量部分反映了粒子的运动习惯代表粒子有维持自己 先前速度的趋势第二部分为认知部分反映了粒子对自身历史经 验的记忆或回忆代表粒子有向自身历史最佳位置逼近 的趋势第三部分为社会部分反映了粒子间协同合作与知识共享的群 体历史经验代表粒子有向群体或邻域历史最佳位置逼近的趋势根据经验 通常。。是粒子的速度是常 数由用户设定用来限制粒子的速度。和是介于之间的随机数。 基本粒子群算法流程 算法的流程如下 初始化粒子群包括群体规模每个粒子的位置和速度 计算每个粒子的适应度值 对每个粒子用它的适应度值和个体极值比较如果 则用替换掉 对每个粒子用它的适应度值和全局极值比。

参考资料：

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